O que são agentes de IA?

Reativos, baseando suas ações apenas em regras predefinidas e dados ou pistas atuais, os agentes reflexivos simples funcionam bem para tarefas cognitivas mais simples que exigem resposta imediata sem raciocínio extenso. Por exemplo, para redefinir senhas de clientes quando palavras-chave específicas são detectadas em uma conversa. Ou para ajustar a temperatura de casas inteligentes com base nos dados do termostato.

Usando um modelo interno baseado em entradas de dados e percepções, os agentes reflexivos baseados em modelos tomam decisões informadas que exigem contexto fora dos dados imediatos da tarefa, tornando-os eficazes para funções mais complexas que envolvem a previsão de resultados. Por exemplo, sugerir rotas de condução usando mapas e atualizações de localização.

Levando as regras para outro patamar, os agentes baseados em metas aplicam o raciocínio para ponderar diferentes modos de alcançar um resultado específico, a fim de escolher a abordagem mais eficiente. Por exemplo, esses agentes podem ajudar no agendamento de tarefas que devem obedecer a determinados prazos ou parâmetros.

Como o próprio nome indica, os agentes de aprendizagem evoluem continuamente e melhoram o desempenho com base nas experiências e nos dados coletados. Essa capacidade de adaptação é adequada para tarefas como mecanismos de recomendação que refletem melhor as preferências do usuário à medida que aprendem com o feedback e as interações.

Projetados para avaliar as opções de alocação ideal de recursos ou o melhor resultado geral com base em valores ou benefícios de utilidade, os agentes baseados em utilidade tomam decisões que se alinham às preferências e às metas do usuário. Por exemplo, o dimensionamento de recursos de computação com base nas necessidades de aplicação é otimizado para desempenho e custos.

Assim como os gerentes, os agentes hierárquicos desconstroem tarefas complexas em tarefas menores e as atribuem a agentes subordinados com tarefas específicas. O agente de nível superior coleta os resultados e coordena os agentes para garantir o cumprimento coletivo das metas.

Compostos por vários agentes que interagem com níveis variados de autonomia, os sistemas multiagentes coordenam/competem e se comunicam entre si para atingir objetivos compartilhados. Os SMAs são ideais para resolver problemas complexos e aumentar a eficiência em diversas aplicações.

Criação de agentes sem código

A construção de agentes de IA não deve exigir conhecimentos em ciência de dados. Procure soluções que capacitem os usuários empresariais (e acelerem os desenvolvedores) com modelos e uma experiência intuitiva de criação de agentes.

Escolha e personalização do LLM

A escolha do LLM é um fator muito importante na concepção de agentes de IA eficazes. A base de conhecimento empresarial permite que os agentes se adaptem à maneira como sua empresa opera para obter melhores resultados, com mais rapidez. Soluções eficazes se conectarão a qualquer modelo de linguagem grande (LLM) e permitirão a personalização com base em dados corporativos.

Habilidades de IA

Os agentes de IA podem ser formados com habilidades específicas para executar tarefas corporativas. As habilidades representam conjuntos de prompts de IA generativa que estão interligados. Procure plataformas que facilitem a automação rápida dos agentes, agrupando conjuntos de recursos de IA generativa em habilidades de IA reutilizáveis que outros possam usar para um desenvolvimento mais rápido dos agentes.

Integração

Como o nome indica, a automação de agentes requer a capacidade de integrar perfeitamente a IA generativa em fluxos de trabalho de automação. Incorporar a IA generativa nas automações é o segredo para permitir que agentes de IA executem tarefas cognitivas em escala. A estrutura de segurança e conformidade fornecida pelas plataformas de automação baseadas em IA determinará a segurança e a conformidade da implantação de agentes de IA. Identifique provedores que oferecem flexibilidade de integração por meio de arquitetura aberta, juntamente com segurança robusta de plataforma e recursos de governança para IA e automação.

Orquestração multiagente

Os agentes de IA devem ser capazes de se unir em processos empresariais essenciais e ser integrados à sua arquitetura empresarial. Para alinhar e coordenar agentes de IA, certifique-se de que a solução escolhida ofereça ferramentas robustas de orquestração de processos e recursos de orquestração multiagentes. Procure um conjunto abrangente de recursos que inclua design de fluxo de trabalho intuitivo, integrações e APIs plug-and-play, automação e agendamento robusto de tarefas além de monitoramento e análise em tempo real.

Governança de IA

A visibilidade total de cada atividade e resposta da inteligência artificial é necessária para aplicar políticas responsáveis de IA e proteger os dados da empresa. As soluções empresariais permitirão que você defina proteções para uso consistente e validação humana, analise o conteúdo em prompts e modele a importância e relevância das respostas, além de monitorar e auditar o desempenho do agente e do modelo. Os logs e as análises de prompts e respostas devem alimentar insights sobre o desempenho e a precisão do modelo.

Privacidade e controles de dados

Uma solução de agente de automação empresarial será capaz de cumprir regulamentações específicas do setor, aderir ao GDPR e aos princípios de privacidade de dados, incluindo a criptografia de informações confidenciais, e fornecer armazenamento em nuvem apenas para itens essenciais. Os recursos essenciais que devem ser considerados incluem métodos de criptografia robustos, como AES-256 para dados em repouso e SSL/TLS para comunicação, armazenamento e gerenciamento seguros de credenciais com integrações de plataforma de gerenciamento de acesso privilegiado e controles de acesso rigorosos por meio de RBAC e medidas de autenticação como SAML, MFA e OAuth. Certificações de confiança: SOC 1 Tipo 2, SOC 2 Tipo 2, ISO 27001, HITRUST e ISO 22301.

Segurança em várias frentes

A solução de automação de agentes que você escolher deve oferecer ambientes robustos, multilocatários e nativos da nuvem com criptografia de dados e adesão à conformidade de privacidade. A conformidade com os principais padrões de dados e certificações de segurança do setor é essencial para garantir a proteção dos dados. Procure certificações de segurança como ISO27001 e SOC 1 e 2 Tipo 2.

A criação de agentes de IA personalizados está se tornando cada vez mais rápida, fácil e acessível, sem a necessidade de conhecimento especializado em ciência de dados. Até recentemente, a criação de agentes de IA e automações de agentes exigia que os desenvolvedores de IA de nível especializado conectassem os recursos de LLM ao código personalizado para criar um agente unificado. As nuances e sutilezas de projetar e testar os prompts de LLM representavam uma barreira considerável ao desenvolvimento. No entanto, atualmente, novas ferramentas sem código para criar agentes de IA estão transformando rapidamente o cenário, trazendo a criação de agentes para os usuários corporativos com conectores de modelos pré-construídos, a capacidade de adicionar facilmente humanos no processo e proteções de segurança integradas.

A aplicação dos agentes de IA para empresas está migrando para os sistemas multiagentes e agente para agente. O uso de sistemas de agentes vinculados representa uma grande oportunidade para as organizações obterem maior eficiência e colaboração por meio da implantação da tecnologia de IA. Esses sistemas são caracterizados pela comunicação e coordenação entre vários agentes de IA, conduzindo uma tomada de decisão contínua para operações autônomas aceleradas com alocação ideal de recursos. Ao dividir objetivos complexos em componentes que utilizam os recursos específicos de agentes de IA individuais, os sistemas multiagentes podem orquestrar a automação baseada em IA em todas as operações da empresa. Novos avanços nas interações de agente para agente estão possibilitando a solução coletiva de problemas entre agentes de IA interconectados, permitindo que eles naveguem em ecossistemas comerciais complexos dentro das organizações e entre elas.

A IA de agentes e as tecnologias de IA de apoio já provaram seu potencial transformador em todos os setores. À medida que as empresas adotam e aceleram o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA, as estruturas de governança, as considerações éticas e a natureza da supervisão regulatória são tópicos em evolução com relevância de longo alcance para as empresas. Os esforços colaborativos em nível global buscam abordar questões abrangentes, como honestidade verificável, proteção de dados, transparência, acesso e uso indevido, além da necessidade de governança ágil e supervisão estratégica de sistemas multiagentes. À medida que novos padrões de governança e IA responsável forem definidos, eles moldarão a próxima onda de avanços da IA e suas aplicações comerciais. A implementação da automação de agentes com base em estruturas de governança e diretrizes éticas aceitas estabelecerá confiança e possibilitará o sucesso a longo prazo.